基于猪脸、猪叫、猪行为识别的AI养猪是高科技忽悠吗？
来源：牧通人才网 2018-06-01 17:09:11| 查看：
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技术革新，引人遐想
创新技术引人无限遐想，我们先来看一下官方公布的实验数据。据AI养猪项目的工作人员介绍：“在前期的理论验证阶段，‘ET大脑’将母猪的年生产数量提升了3头，死亡淘汰率降低了3%左右。”单从实验猪场理论验证阶段披露的数据来看，AI养猪技术的作用是明显的，成绩的取得主要归功于人工智能技术中的视频图像分析技术、红外测温技术和语音识别技术。
传统养殖以人工为主，少量生产设备半自动化，但养殖过程中的生产管理、疾病防控等没有做到智能化。而在AI养猪中，视频图像分析技术可以通过摄像头自动分析并记录仔猪的出生数量、生产情况，以及依据行为特征监测疾病。语音识别技术可以通过麦克风捕捉仔猪被母猪压住发出的尖叫声，从而让饲养员在第一时间展开解救，还可以通过声纹技术分析猪的咳嗽，判断它是不是病了。红外测温技术也可以通过感应猪的体温来判断它的身体状况。
AI养猪，混沌未开
如此看来AI养猪似乎是神乎其神的超级技术，但是我们应该注意到，前文所提到的数据是理论验证阶段得出的。尽管人工智能是现今最为热门的创新领域，各行各业都在谈论人工智能，似乎不跟人工智能攀上关系就显得不够创新，不够朝气蓬勃，没有紧跟时代，仿佛蜷缩于因循守旧的黑房子，自绝于光明坦途之外。然而事实是我们仍旧处在弱人工智能时代，处于数据的基础建构期。
同样AI养猪也依然还是新生的婴儿，刚跨出蹒跚学步的第一脚。阿里云与特驱、德康计划为该项目投入数亿元，首期落地包括各类猪只数量识别、猪群行为特征分析、疾病识别和预警、无人过磅等十项功能。
这些功能的实现首先依赖于猪脸识别技术，我们乘坐飞机火车过安检时能够亲身体验到人脸识别技术，留心观察会发现人脸识别并不总是灵敏准确，由于猪脸的个体特征信息相对于人而言更少，识别起来会更加困难。阿里云在实验中也发现，以目前的技术水平，单纯使用猪脸识别来标记猪只并不可靠，猪脸的特征点在技术上更难掌控、有效识别率不高。现今的解决方案是沿用传统的身份标记方法，再结合视频分析技术实现猪只识别率的提高。这样的方案由于无法完全解决传统标记方式的缺陷，也仅是权宜之计。
在疾病识别和预警上，阿里云也未能弄清到底通过什么方式去准确判断这头猪有没有潜在的疾病，或者在什么时候会发病，或者在发病之前，如何处理。阿里云的大数据总监张盛对此说到:“在这个领域，我们还需要花很多时间和精力，进行技术上的突破。”
其实语音识别技术、猪群行为特征分析等作为可行的疾病判断方案也依然缺乏数据的支撑，事实上阿里云ET大脑需要大量的数据来进行模型的训练。比如要通过语音识别技术判断猪只的健康状况，首先需要操作人员佩戴方便使用的设备，在生产中实时收集猪的声音。声音的样本包括猪健康状态下的声音，不同疾病状态下的声音，不同品种，不同年龄段的猪只同一状态下的声音等。而为了准确性，收集的样本量必须尽可能的大，仅这一项就是任务量巨大的复杂工程。再比如无人过磅是通过视频图像测算猪的体重，也需要收集大量猪的体重与体型的数据，例如体长、腿长、胸宽等与体重的对应关系，再结合生猪标准饲喂体系，得出一个结果。
特驱德康，布局未来
阿里云ET大脑的强弱取决于数据的多寡和好坏，数据好比是它的粮食，而数据的收集与算法的优化如水滴石穿，绝非一日之功。既然AI养猪技术如此原始而困难重重，为什么特驱、德康仍旧积极联手阿里云共同研发？
特驱、德康参与研发的初衷是希望通过AI技术建立猪的身份识别，使每头猪都有自己唯一的身份，以此对每头猪进行过程管理，最终实现全程可追溯，保证猪肉食品安全。之所以期待应用AI技术，是因为传统的RFID耳标存在扫描距离短，感应效率低的不足。同时，使用RFID 耳标每百万头生猪需要耗费一千万成本，摊薄了养猪业本就不多的利润。除此之外，对特驱、德康而言尤为重要的是，由于两家公司有众多合作的代养户，而他们仍停留在传统模式，并不重视生产过程中的数据采集，导致采集的数据既不及时，也不准确，且效率低下。为了更经济、科学的实现全程可追溯的食品安全目标，对特驱、德康来说AI养殖技术是值得投入的。
尽管在AI养猪领域拓荒的第一批人正在穷尽思虑，苦苦摸索，可我们已经分明的望见了那鲜花初绽，旭日将出的黎明，是技术之光，点亮了美好坦途。
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